大家好，我是苏三，又跟大家见面了。

前言

"苏工，订单列表又崩了！"

接到电话时，我对着监控大屏上999ms的SQL响应时间哭笑不得。

几年来，我发现一个定律：所有SQL问题都是在凌晨三点爆发！

今天抽丝剥茧，教你用架构师的思维给慢SQL开刀手术。

希望对你会有所帮助。

1 术前检查：找准病灶

1.1 EXPLAIN 查看执行计划

使用EXPLAIN查看SQL语句的执行计划，相当于给SQL拍了张X光。

下面是一个典型的SQL问题，它是某电商平台历史订单查询的SQL语句：

SELECT * 
FROM orders o 
LEFTJOINusers u ON o.user_id = u.id
LEFTJOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE o.create_time > '2023-01-01'
AND u.vip_level > 3
AND p.category_id IN (5,8)
ORDERBY o.amount DESC
LIMIT1000,20;

使用EXPLAIN关键字查看执行计划的结果如下：

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | rows    | Extra| key_len | 
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+---------------------------------+
| 1  | SIMPLE      | o     | ALL  | idx_user_time | NULL | 1987400 | Using where; Using filesort     |  
| 1  | SIMPLE      | u     | ALL  | PRIMARY       | NULL | 100000  | Using where                     |
| 1  | SIMPLE      | p     | ALL  | PRIMARY       | NULL | 50000   | Using where                     |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+---------------------------------+

诊断报告：

• 全表扫描三连击（type=ALL）
• filesort暴力排序（内存警告）
• 索引全军覆没

2 手术方案：精准打击

2.1 单表代谢手术

如果通过执行计划查到是索引有问题，我们就需要单独优化索引。

病根：JSON字段索引失效

错误用法：

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_extend ((extend_info->'$.is_vip')); 

extend_info字段是JSON类型的字段，即使创建了索引，索引也会丢失。

正解姿势（MySQL 8.0+）：

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_vip_level (vip_level);
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_create_user (create_time, user_id) COMMENT '组合索引覆盖查询';

创建组合索引覆盖查询。

2.2 血管疏通术

卡点分析：

原始join顺序是：

orders → users → products

优化后的方案：

(子查询过滤users) → products → orders

调整执行顺序，用小表驱动大表。

重写后的SQL：

SELECT o.* 
FROM products p 
INNERJOIN (
SELECT o.id, o.amount, o.create_time 
FROM orders o 
WHERE o.create_time > '2023-01-01'
) o ON p.id = o.product_id 
INNERJOIN (
SELECTid
FROMusers
WHERE vip_level > 3
) u ON o.user_id = u.id  
WHERE p.category_id IN (5,8)
ORDERBY o.amount DESC
LIMIT1000,20;

术后效果：

• 先扫小表（users过滤后只有100条）
• 消除冗余字段传输
• 减少Join时临时表生成

2.3 开颅手术

通过执行计划锁定了问题，走错索引了，该怎么处理呢？

可以通过FORCE INDEX强制指定索引：

SELECT /*+ INDEX(o idx_create_user) */ 
       o.id, o.amount 
FROM orders o FORCE INDEX (idx_create_user)
WHERE o.create_time > '2023-01-01';

使用衍生表加速：

SELECT *
FROM (
SELECTid, amount 
FROM orders 
WHERE create_time > '2023-01-01'
ORDERBY amount DESC
LIMIT1020
) tmp 
ORDERBY amount DESC
LIMIT1000,20;

医嘱：

• 警惕OR导致的索引失效
• 用覆盖索引避免回表查询
• CTE表达式谨慎使用

2.4 生命体征监测

查看索引使用：

SHOW INDEX FROM orders;

监控索引使用率：

SELECT object_schema, object_name, index_name,
       count_read, count_fetch 
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE index_name IS NOT NULL;

3 术后护理：体系化治理

3.1 SQL消毒中心

需要制定优秀的代码规范，否则可能会出现全表扫描的问题。

在日常工作中，我们要尽可能减少Java代码感染源。

MyBatis危险写法：

@Select("SELECT * FROM orders WHERE #{condition}")
List<Order> findByCondition(@Param("condition") String condition);

condition参数可以传入任何内容，如何传入了1=1，可能会导致查询所有的数据，走全表扫描，让查询效率变得非常低。

正确做法（参数化查询）：

@Select("SELECT * FROM orders WHERE create_time > #{time}")
List<Order> findByTime(@Param("time") Date time);

消毒方案：

1. SQL审核平台接入（如Yearning）
2. MyBatis拦截器拦截全表更新
3. 自动化EXPLAIN分析流水线

3.2 查杀大表癌症

如果遇到大表的癌症病例，可以用分库分表的方案解决。

病历案例：3亿订单表终极解决方案

// Sharding-JDBC分片配置
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.orders.actual-data-nodes=ds$0..1.orders_$->{2020..2023}
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.orders.table-strategy.standard.sharding-column=create_time
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.orders.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=time_range

化疗方案：

• 时间维度分片（2020~2023年度表）
• 用户ID取模分库
• 冷热分离（OSS归档历史数据）

医嘱总结

优化三板斧：

1. 定位：慢查询日志+执行计划分析
2. 切割：化繁为简拆分多步执行
3. 重建：符合业务场景的数据结构

避坑口诀：

• 索引不是银弹，覆盖才是王道
• Join水深，能拆就拆
• Order By+Limit≠分页优化

最后送上苏三的传秘方：当你优化SQL到怀疑人生时，不妨试试这三味药：

1. 删业务逻辑
2. 加缓存
3. 换数据库

保证药到病除（老板打不打死你我就不管了，哈哈哈）！

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